First results of combining RGB segments and multi-spectral pixel classes for strawberry ripeness detection

Meyer, Philipp; Lange, Timo; Trost, Matthis; Tiedemann, Tim

doi:10.18420/giljt2025_38

Please use this identifier to cite or link to this item: https://doi.org/10.48441/4427.3090.3

DC Field	Value	Language
dc.contributor.author	Meyer, Philipp	-
dc.contributor.author	Lange, Timo	-
dc.contributor.author	Trost, Matthis	-
dc.contributor.author	Tiedemann, Tim	-
dc.date.accessioned	2026-04-13T09:57:05Z	-
dc.date.available	2026-01-06T16:24:12Z	-
dc.date.available	2026-04-13T09:57:05Z	-
dc.date.issued	2025-02-04	-
dc.identifier.isbn	978-3-88579-802-6	en_US
dc.identifier.issn	2944-7682	en_US
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/20.500.12738/18604.3	-
dc.description.abstract	Autonomous harvesting of strawberries is dependent on the detection of fruits and their ripeness. For harvesting in commercial fields, at least unripe, ripe, and overripe fruits must be distinguishable. In this paper, we employ visual image-wise segmentation with multi-spectral pixel-wise ripeness classification on real field recordings. Our results show the feasibility and potential of this combination. Furthermore, we identify problematic parts and necessary improvements.	en
dc.language.iso	en	en_US
dc.publisher	Gesellschaft für Informatik e.V.	en_US
dc.relation.replaces	http://dx.doi.org/10.48441/4427.3090	-
dc.subject	strawberry harvesting	en_US
dc.subject	autonomous robot	en_US
dc.subject	multi-spectral imaging	en_US
dc.subject	machine learning	en_US
dc.subject.ddc	630: Landwirtschaft, Veterinärmedizin	en_US
dc.title	First results of combining RGB segments and multi-spectral pixel classes for strawberry ripeness detection	en
dc.type	inProceedings	en_US
dc.relation.conference	Jahrestagung der Gesellschaft für Informatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft 2025	en_US
dc.identifier.doi	10.48441/4427.3090.3	-
dc.description.version	PeerReviewed	en_US
local.contributorCorporate.editor	Gesellschaft für Informatik e.V.	-
local.contributorPerson.editor	Dörr, Jörg	-
local.contributorPerson.editor	Steckel, Thilo	-
local.contributorPerson.editor	Prankl, Heinrich	-
local.contributorPerson.editor	Kruder-Motsch, Viktoria	-
local.contributorPerson.editor	Bosse, Sebastian	-
local.contributorPerson.editor	Riegler-Nurscher, Peter	-
local.contributorPerson.editor	Floto, Helga	-
openaire.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess	en_US
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tuhh.identifier.urn	urn:nbn:de:gbv:18302-reposit-238078	-
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tuhh.publication.institute	Department Informatik (ehemalig, aufgelöst 10.2025)	en_US
tuhh.publication.institute	Fakultät Technik und Informatik (ehemalig, aufgelöst 10.2025)	en_US
tuhh.publisher.doi	10.18420/giljt2025_38	-
tuhh.publisher.url	https://gil-net.de/Publikationen/GIL25_Proceedings_final_01.pdf	-
tuhh.relation.ispartofseries	GI-Edition : lecture notes in informatics. Proceedings	en_US
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tuhh.type.opus	InProceedings (Aufsatz / Paper einer Konferenz etc.)	-
dc.relation.project	Robotik in der Landwirtschaft	en_US
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tuhh.book.title	Informatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft : Fokus - digitale Infrastrukturen für eine nachhaltige Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft : Referate der 45. GIL-Jahrestagung 25.-26. Februar 2025, Wieselburg (Österreich)	-
local.comment.external	Meyer, Philipp; Lange, Timo; Trost, Matthis; Tiedemann, Tim (2025): First results of combining RGB segments and multi- spectral pixel classes for strawberry ripeness detection. 45. GIL-Jahrestagung, Digitale Infrastrukturen für eine nachhaltige Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft. DOI: 10.18420/giljt2025_38. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. PISSN: 2944-7682. EISSN: 2944-7682. ISBN: 978-3-88579-802-6. pp. 333-338. Wieselburg, Austria. 25/26. Februar 2025	en_US
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crisitem.author.orcid	0000-0002-6628-7652	-
crisitem.author.parentorg	Fakultät Technik und Informatik (ehemalig, aufgelöst 10.2025)	-
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crisitem.project.funder	Bundesministerium für Ernährung, Landwirtschaft und Heimat	-
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